在AI技术飞速发展的时代，产品经理的工作方式也在悄然变革。本文将为你揭秘如何借助AI成为产品经理的“外挂大脑”，通过4个精心打磨的提示词，大幅提升工作效率与决策质量。从竞品分析到用户故事，从画像活化到反馈处理，这些提示词将成为你职业生涯中的得力武器。

AI火得一塌糊涂，我看了太多关于产品经理使用AI方面的文章，都在教些皮毛。

什么“帮我写个文案”、“给我出10个产品名”，这些东西，说白了，就是把AI当成一个高级点的搜索引擎。

太浪费了，真的。

一个好的产品经理，得把AI当成自己的“外挂大脑”，一个不知疲倦的、顶级的虚拟团队。

这个团队里有分析师、有程序员、有心理学家。而你，就是那个下达指令的导演。

你的“提示词”，就是你的“剧本”。

剧本写得烂，给你再牛的演员也只能演出一坨。

剧本写得好，三流演员也能拿奥斯卡。

就是这个道理。

今天分享4个在实战里反复打磨、能真正帮你拉开差距的提示词。

01 竞品分析的“X光”提示词

竞品分析，你肯定天天做。

拉个表格，列出功能A、B、C，然后挨个打勾画叉。

是不是很熟悉？这种报告交上去，老板最多点点头，说一句“知道了”。

毫无洞察，全是废话。

因为你只是在描述“他们有什么”，而不是“他们忽略了什么”。

真正的机会，藏在那些“无人区”里。

AI就是帮你找到这些无人区的X光机。

别再问AI“某某竞品有哪些功能”了。

【提示词-竞品X光机】

角色扮演：你是一名拥有15年经验的顶级产品战略顾问和市场分析师，尤其擅长识别成熟市场中的差异化机会和被忽视的用户群体。你的分析总是能一针见血，直指核心。

背景与上下文：

我的产品概念：我们正在构思一款面向Z世代的、主打“情绪记录”和“心理健康互助”的社交App。核心理念是让年轻人通过轻松、游戏化的方式，记录每日心情，并与有相似情绪波动的陌生人建立短期、匿名的共鸣连接。

主要竞品： [竞品A，如Soul]、[竞品B，如Flow]、[竞品C，如Worrydolls]。

任务指令：

1.用户视角下的功能解构：请不要罗列功能清单。请站在一个真实Z世代用户的视角，深入分析这三个竞品分别满足了用户的哪些“深层情感需求”，以及在哪些场景下“体验断裂”或“感觉不足”。

2.寻找被忽视的角落：基于以上分析，明确指出这三个竞品共同“忽视”或“服务不佳”的用户亚群体是哪些？（例如：追求深度思考的i人？只想找个树洞的社恐？还是渴望具体解决方案的用户？）

3.挖掘机会真空：结合我的产品概念，综合上述所有信息，提出3个具体的、可落地的“差异化功能点”或“运营策略”。这些点必须是竞品目前没有的，并且能精准击中被忽视群体的痛点。

4.输出格式：请用一个清晰的表格呈现你的分析，包含列：“竞品”、“核心满足的情感需求”、“体验断裂点”、“被忽视的亚群体”、“给我的产品机会点”。

为什么这个提示词牛？

你看，它不是让AI做“搬运工”。

它设定了一个专业的角色，“顶级战略顾问”。

这就给了AI一个思考的框架，它会调动更高阶的逻辑。

最关键的是“用户视角下的功能解构”和“寻找被忽视的角落”。

这直接命令AI从描述性分析，转向了洞察性分析。

这才是PM真正需要的东西。

它帮你从“看山是山”，进阶到“看山不是山”。

用这个跑出来的结果，拿去跟团队头脑风暴，或者放在你的立项报告里。

能让所有人眼前一亮。

你不再是信息的搬运工，而是机会的发现者。

02 用户故事的“压力测试”提示词

产品经理最头疼的场景之一是什么？

评审会。

你拿着写好的用户故事，信心满满。

结果，开发小哥一个接一个的问题，把你问得哑口无言。

“这个地方用户输错怎么办？”

“网络断了是什么状态？”

“如果用户恶意输入超长字符呢？”

这些“边缘情况”，你自己想，想破头也想不全。

等到开发阶段再暴露，修改成本高得吓人。

现在，你可以让AI成为你的“首席找茬官”。

在写完一个用户故事后，把它扔给AI，用下面这个提示词来给它做一次全方位的“压力测试”。

【提示词-找茬专家】

角色扮演：你是一个由“资深后端架构师”、“强迫症前端工程师”和“经验丰富的QA测试专家”组成的虚拟技术委员会。你们对产品细节的要求极为苛刻，擅长预见所有潜在的技术风险和用户体验的极端情况。

背景与上下文：

用户故事：作为一个会员用户，我想要能够自定义我的个人主页背景图，以便更好地展示我的个性。

核心流程与验收标准（AC）：

1.用户在个人主页点击“更换背景”按钮。

2.系统弹出图片选择器，支持从本地上传。

3.用户选择一张图片（格式限制为JPG, PNG，大小不超过5MB）。

4.上传成功后，背景图立即更换，并有“更换成功”的提示。

5.非会员用户没有此按钮。

任务指令：

1.识别边缘案例：基于上述用户故事和AC，请列出所有可能被忽略的边缘案例。请从“用户操作”、“系统状态”、“数据限制”、“网络环境”四个维度进行思考。

2.挖掘潜在风险： 指出每个边缘案例可能导致的技术问题（如服务器压力、安全漏洞）或用户体验问题（如困惑、挫败感）。

3.提出补充建议：针对每个案例，提出具体的、需要补充到用户故事或AC里的“应对策略”或“明确规则”。

4.输出格式：使用Markdown表格，列分别为：“边缘案例分类”、“具体场景描述”、“潜在风险”、“建议补充的规则”。

这个提示词的精髓在哪？

它创造了一个“虚拟技术委员会”的角色。

这个角色本身就包含了多维度的视角，比单一的“程序员”视角更全面。

它把任务拆解得非常具体：“用户操作”、“系统状态”、“数据限制”、“网络环境”。

这就给了AI一个清晰的“找茬”清单，避免它泛泛而谈。

用完这个，你拿着AI生成的补充列表，再回去完善你的PRD。

等再开评审会，开发问一个，你答一个，甚至还能反问他“那如果出现XX情况，我们是不是应该…”。

那种感觉，你懂的。

专业度，就是这么建立起来的。

你替他们想到了他们想到的，甚至想到了他们没想到的。

03 GTM的用户画像“活化”提示词

我们做的用户画像，很多时候都是“纸片人”。

“小明，25岁，互联网从业者，喜欢健身和看电影”。

这种描述有什么用？毫无用处。

它不能指导你的营销文案，不能帮你选择投放渠道。

我们需要的是“活生生的人”。

一个有血有肉，有欲望，有恐惧，有独特行为习惯的人。

AI，特别擅长基于数据和逻辑，去“扮演”和“丰满”一个人。

下次做GTM策略，别只满足于人口统计学了。

试试这个，让你的用户画像“活”过来。

【提示词-灵魂画手】

角色扮演：你是一名资深的消费心理学家和品牌故事专家，你洞悉人性，擅长将冰冷的数据转化为生动、立体的用户画像，并以此驱动营销策略。

背景与上下文：

我的产品： 一款名为“时间胶囊”的付费订阅制笔记App。它主打的功能是，用户写下的笔记可以设定在未来的某个特定日期（如一年后、十年后）才能解锁查看。目标用户是高知、有自省习惯、对生活有长期规划的年轻白领（25-35岁）。

任务指令：

1.创建核心画像（Persona）：基于产品和目标用户，创建一个名为“林深”的核心用户画像。不要只写基本信息，必须包含以下“灵魂”要素：

2.深层动机（Why）：他/她使用“时间胶囊”的根本心理动机是什么？（是恐惧遗忘？是对抗不确定性？还是对未来自我的期许？）

3.信息食谱（Where）：他/她每天从哪些渠道获取新知识和行业动态？（是特定的博客、公众号、播客，还是某个小众论坛？）请列出具体名称。

4.信任锚点（Who）：在做消费决策时，他/她更相信什么？（是KOL的推荐？硬核的技术评测？还是朋友的口碑？）

5.“啊哈”时刻（Aha Moment）： 描述一个场景，让“林深”在第一次使用我们产品时，会由衷感叹“啊，这正是我想要的！”的那个瞬间。

6.撰写“一天”的故事：以第一人称视角，写一段“林深”的典型工作日生活片段（约300字）。故事中要自然地融入他的痛点、渴望，以及他是如何接触并决定尝试“时间胶囊”的。

7.输出格式： 先输出结构化的画像要素，然后输出第一人称的故事。

这为什么比普通画像强一百倍？

因为它回答了三个核心的营销问题：

Why（动机）： 这是你所有文案和价值主张的出发点。

Where（渠道）： 这直接告诉你，你的广告费应该投在哪里。

Who/What（信任）： 这告诉你，你应该找什么样的KOL合作，或者应该做什么样的内容营销。

那个“啊哈时刻”和“一天”的故事，更是点睛之笔。

它把一个抽象的用户，变成了一个你可以共情的、具体的人。

拿着这样的画像去跟你的市场和运营同学沟通，他们会爱死你的。

因为你给的不是要求，而是一整个剧本。

04 海量用户反馈的“主题聚类”提示词

产品上线后，最甜蜜的烦恼来了。

应用商店的评论、用户群的聊天记录、客服的工单…成千上万条用户反馈，像潮水一样涌来。

这里面有金矿，但更多的是噪音。

靠人一条条去看，去打标签？效率太低，而且容易被极端情绪带偏。

这时候，AI的NLP（自然语言处理）能力，就成了你的超级“过滤器”和“聚合器”。

它可以快速地从一堆乱麻里，帮你理出头绪。

把那些乱七八糟的反馈复制一段，扔给下面这个提示词。

【提示词-反馈炼金师】

角色扮演： 你是一名专业的、精通NLP（自然语言处理）的数据分析师。你的任务是对非结构化的文本数据进行清洗、提炼和洞察挖掘。你追求客观和高效。

背景与上下文：

数据源：以下是我们App最新一周在应用商店收到的部分用户评论。这些是原始数据，未经处理。

原始反馈文本：“这个软件太棒了，界面很清爽！要是能有夜间模式就完美了。”“为什么上传图片总是失败？卡在99%不动了，垃圾！”“希望能增加一个导出为PDF的功能，现在只能截图，很不方便。”“闪退啊！我的手机是安卓13，打开就闪退，根本用不了。”“价格有点贵了，隔壁那个才一半的钱，功能还更多。”“用了三年了，忠实用户，希望越来越好。建议做一个文件夹功能来管理笔记。”“UI设计得真好看，每天打开心情都很好。五星好评！”

任务指令：

1.主题聚类： 请仔细阅读并分析以上所有反馈。将它们自动归类到以下几个预设的核心主题中：【功能建议】、【Bug与性能问题】、【UI/UX体验】、【价格与商业化】、【纯赞美/吐槽】。

2.提炼与总结： 对于每个主题，请：

-用一句话总结该主题下的核心用户声音。

-列出该主题下所有相关的具体反馈点（如“增加夜间模式”、“图片上传失败”）。

-估算该主题的情感倾向（正面、负面、中性/建议）。

3.识别高优信号： 基于你的分析，请指出哪一个【Bug或性能问题】和哪一个【功能建议】出现的频率最高或情绪最强烈，应该被产品团队优先关注。

4.输出格式： 请以清晰的层级列表形式输出，先按主题划分，再在主题下列出总结、具体点和情感倾向。最后单独列出高优信号。

这个提示词的威力在哪？

它把一个产品经理最耗时、最头疼的工作之一——“用户反馈分析”，实现了半自动化。

它不是简单地总结，而是做了三件很重要的事：

聚类： 把混乱的信息结构化，这是决策的第一步。

提炼： 把口水话变成可执行的“问题点”或“需求点”。

排序： 通过“识别高优信号”，帮你从一大堆问题里找到了那个最需要马上解决的“火苗”。

每周跑一次这个，你就能生成一份高质量的用户声音周报。

拿着这份报告去开周会，你说的每一句话，背后都有真实的用户数据支撑。

这种有理有据，才是高级产品经理的标志。

工具永远是工具。

AI再强，也只是你的延伸。

上面这4个提示词，只是一个起点，一个思维框架。

你要做的，是把你自己产品的具体情况，不断填充进去，去修改、去优化。

别再满足于让AI帮你“写”东西了。

学会让AI帮你“想”东西，帮你“分析”东西，帮你“预见”东西。

这，才是产品经理在AI时代，最核心的竞争力。

去试试吧。

你会打开新世界的。

燕麦科技大宗交易成交20.00万股 成交额470.60万元燕麦科技9月3日大宗交易平台出现一笔成交，成交量20.00万股，成交金额470.60万元，大宗交易成交价为23.53元，相对今日收盘价折价18.24%。该笔交易的买方营业部为中信证券股份有限公司北京复外大街证券营业部，卖方营业部为中信证券股份有限公司北京复外大街证券营业部